虚拟电厂（VPP）架构下海量分布式光伏资源聚合与参与电力市场的竞价策略研究

引言

在全球能源转型与“双碳”目标推动下，分布式光伏凭借清洁、可再生的优势实现快速增长。然而，单个体量小、分布分散、发电出力受天气影响显著等特点，导致分布式光伏难以直接参与电力市场交易，大量资源被闲置或无序接入电网，造成能源浪费与系统调度压力。

虚拟电厂（VPP）作为一种新型电力系统协调管理模式，通过整合分布式能源、储能设备、可控负荷等资源，形成具备统一调度能力的“虚拟”发电实体，有效解决了分布式资源的碎片化问题。在此背景下，研究 VPP 架构下海量分布式光伏资源的聚合机制与竞价策略，对提高光伏消纳率、促进电力市场多元化竞争具有重要意义。

一、虚拟电厂（VPP）架构与分布式光伏资源聚合模式

(⟶) VPP 基本架构

VPP 架构以“分层协同”为核心，主要包括物理层、通信层与决策层三个部分：

1.物理层：由海量分布式光伏电站、储能系统（如蓄电池、飞轮储能）、可控负荷（如工业空调、电动汽车充电桩）等组成，是VPP 的资源基础。

2.通信层：依托 5G、物联网（IoT）、边缘计算等技术，实现物理层设备与决策层的实时数据交互，完成出力预测、状态监测等功能。

3.决策层：通过智能算法对聚合资源进行优化调度，制定市场竞价策略，是VPP 的“大脑”

（二）分布式光伏资源聚合模式

根据聚合主体与资源所有权的不同，分布式光伏资源聚合可分为以下三种模式：

1.集中式聚合：VPP 运营商直接与分布式光伏业主签订协议，获得资源调度权，统一参与市场交易。该模式适用于小型户用光伏或分散式工商业光伏，聚合效率高，但业主自主性较弱。

2.分散式聚合：分布式光伏业主保留部分调度权，通过 VPP 平台自主申报出力计划，VPP 仅负责协调优化与市场代理。此模式更适合大型工商业光伏，业主参与度高，但需建立完善的利益分配机制。

3.混合式聚合：结合集中式与分散式优势，对小型资源采用集中管理，对大型资源保留自主决策权，平衡聚合效率与业主权益，是当前应用最广泛的模式。

交易成本理论分析：集中式聚合降低交易成本但增加代理成本，分散式聚合反之；混合模式本质是科斯产权理论在能源领域的应用，通过权责分割实现帕累托改进。

（三）聚合过程中的关键技术

1.出力预测技术：

⑴通过机器学习算法（如LSTM、随机森林），结合历史发电数据、气象预报（光照强度、温度、云层覆盖），精准预测分布式光伏的短期（15 分钟-24 小时）与中长期（1-7 天）出力，为资源聚合与竞价提供数据支撑。⑵不确定性风险量化模型，采用条件风险价值（CVaR）度量气象不确定性损失，构建目标函数：max[E(R)

−λ·CVaRα]，其中E(R)为预期收益，λ为风险厌恶系数，α为置信水平。

2.协同调度技术：

⑴基于优化模型（如混合整数规划、粒子群算法），协调光伏出力与储能设备充放电策略，平抑出力波动。例如，在光照充足时，优先消纳光伏电力，多余电量存入储能；光照不足时，释放储能电量补充缺口。

⑵建立日前+日内+实时三阶段调度框架：日前阶段，基于NWP 气象数据，以中长期合约收益最大为目标；日内阶段，结合卫星云图修正预测，滚动优化储能充放电计划；实时阶段，通过预测控制 MPC(Model PredictiveControl)模型跟踪现货价格波动，响应偏差罚款机制。

3.安全通信技术：采用加密传输、边缘节点身份认证等手段，保障海量光伏设备数据传输的安全性与实时性，避免信息泄露或恶意攻击导致的调度失误。

二、电力市场环境与分布式光伏参与路径

（一）当前电力市场交易体系

我国电力市场正逐步形成“中长期交易为主、现货交易为辅”的格局，主要交易品种包括：

1.中长期交易：交易周期从月度到年度，通过签订合约锁定电量与价格，降低市场波动风险。

2.现货交易：以日或小时为周期，反映实时电力供需关系，价格随市场波动（如用电高峰时段价格较高）。

3.辅助服务市场：包括调峰、调频、备用等，分布式光伏可通过 VPP 聚合后提供灵活性资源，获取额外收

VPP 聚合分布式光伏参与电力市场的路径

1.中长期合约交易：VPP 根据分布式光伏的中长期出力预测，与电网公司、售电公司签订电量合约，提前锁定大部分发电量，保障基础收益。例如，某地区VPP 聚合1000 户分布式光伏，通过预测年发电量约1200 万千瓦时，与当地电网公司签订年度合约，约定基准价格为0.38 元/千瓦时。

2.现货市场竞价：针对短期出力波动部分，VPP 参与现货市场实时竞价。在光照优于预期时，增加现货市场申报电量，获取高价收益；光照不足时，减少申报或从市场购电履行合约，降低违约风险。

3.辅助服务市场：利用分布式光伏与储能的协同调度能力，提供调峰服务。如在用电高峰时段，VPP 通过储能释放电量补充供电缺口，获得调峰补贴。

三、VPP 架构下分布式光伏的竞价

（一）竞价策略设计原则

VPP 竞价策略需兼顾“收益最大化”与“风险可控性”，核心原则包括：

1.以精准的出力预测为基础，避免因申报电量与实际出力偏差过大导致的罚款（如现货市场偏差电量需按惩罚性价格罚款）。

2.综合考虑市场价格波动、气象不确定性、储能成本等因素，动态调整报价策略。

3.平衡短期收益与长期合作，例如在中长期合约中适当让利，换取稳定的交易份额。

（二）根据政策优化适配竞价策略

结合光伏出力曲线与用户负荷特点，尽量在午间高价时段申报电量（如北京、上海、重庆三个城市的中午是尖峰时段），夜间低负荷时减少申报电量。充分发挥储能系统在平抑出力波动中的作用，提高VPP 架构对高价时段的响应能力。

（三）考虑风险对冲的混合竞价策略

为应对气象突变（如突发阴雨）导致的出力骤降风险，VPP 可采用对冲风险策略：

1.根据电力市场的历史数据和预期走向签订中长期合约锁定基础电量，降低因出力骤降风险带来的价格波动。2.针对高比例分布式光伏的VPP，可与储能厂商签订容量租赁协议，在出力不足时快速调用外部储能资源，保障合约履行。

四、案例分析

以我国某省级 VPP 项目为例，该VPP 聚合了5000 户分布式光伏（总装机容量5 万千瓦）、2 万千瓦储能及万千瓦可控负荷，参与当地电力市场交易：

1.资源聚合阶段：采用混合式聚合模式，对3000 户户用光伏实行集中管理，对2000 户工商业光伏保留 50% 调度权；通过 LSTM 算法预测出力，短期预测误差控制在 8% 以内。

2.竞价策略实施：在中长期交易中锁定 60% 发电量（约 3600 万千瓦时/年），基准价格 0.39 元/千瓦时；高峰段申报价格比中长期合约基准价（0.39 元/千瓦时）高 10%-15%^⋆ ”，平段按实时价格调整，低谷段仅调用储能参与调峰。

3.实施效果：项目运行一年后，分布式光伏利用率从 65%提升至 92% ，VPP 年总收益增加约 280 万元，同时为电网提供调峰服务120 次，获得辅助服务收益35 万元，实现了经济效益与社会效益双赢。

五、现存问题与优化建议

（一）现存问题

1.技术层面：分布式光伏出力预测精度受气象数据质量影响较大，极端天气下误差可达20%以上；海量设备接入导致通信网络负荷过高，存在数据延迟风险。

2.市场机制层面：部分地区电力市场对VPP 的准入门槛过高（如要求最小申报容量 5 万千瓦），限制了中小规模VPP 参与；辅助服务收益难保障的本质是灵活性资源定价缺失，当前调频补偿仅按容量付费，未体现爬坡速率、响应延时等关键参数价值，建议引入性能指标加权付费机制（如PJM 市场的RegD 信号）。

3.利益分配层面：分布式光伏业主与VPP 运营商的收益分配比例缺乏统一标准，易引发纠纷；储能设备的高成本导致VPP 盈利空间受限。

（二）优化建议

1.技术优化：引入卫星遥感、无人机巡检等技术提升气象数据精度；采用边缘计算减少数据传输量，降低通信延迟；开发更鲁棒的预测算法（如融合气象雷达数据的深度学习模型）。

2.政策与市场机制完善：

⑴降低VPP 市场准入门槛，允许小规模聚合资源参与交易，需配套金融担保机制（借鉴加州CAISO 经验，允许中小VPP 通过履约保函+差额结算方式参与市场，既控制信用风险，又激活长尾资源）。

⑵建立辅助服务市场动态定价机制，根据资源灵活性价值制定合理补贴标准；建立健全绿电交易机制，包括双边协商、挂牌交易等，鼓励发用 多年 电力购买协议，常态化开展中长期分时段或带电力曲线的绿色电力交易。在交易中，分别明 电能量价格和绿证价格，除国家相关规定外不得限制交易价格或者指定价格。

3.利益协调机制：通过区块链技术实现收益透明化分配（如按光伏实际发电量比例分成）；鼓励“光伏+储能”联合投资模式，通过政策补贴降低储能成本。

六 结论

虚拟电厂为海量分布式光伏资源的高效利用提供了创新路径，通过分层架构实现资源聚合，结合差异化竞价策略参与电力市场交易，可显著提升光伏消纳率与经济效益。未来需进一步突破技术瓶颈、完善市场机制与利益分配体系，推动 VPP 模式规模化应用，助力能源转型与电力系统高质量发展。

（一）理论贡献凝练

1.聚合范式创新：提出"产权-控制权"二维度聚合分类法，证明混合模式可有效提升社会福利；

2.策略设计突破：构建CVaR-Stackelberg 混合决策模型，解决高渗透率VPP 的市场力滥用风险；

3.机制设计启示：揭示灵活性资源定价缺失是制约VPP 发展的制度瓶颈。

（二）未来研究方向

1.跨链协同机制：探索区块链+联邦学习实现多VPP 资源互济；

2.碳电耦合交易：研究绿证-碳配额-电力合约组合出清模型；

3.极端气候韧性：发展台风路径下分布式资源鲁棒调度算法。

【参考文献】

[1] 汤晨阳,王磊, 江伟建.计及不确定性风险与电能贡献度的多虚拟电厂协同优化策略[J].电力建设,2025,46(07):27-41.

[2] 吴玫蓉,李旭涛,白杨,等.虚拟电厂参与能量-调频市场竞价策略研究[J].宁夏电力,2025,(03):13-21.

[3] 方林波, 彭伟, 赵福林, 等. 虚拟电厂的现状与发展概述[J]. 安徽电气工程职业技术学院学报,2025,30(02):36-43.

[4] 王锡凡,王秀丽,赵学深.《高比例可再生能源电力系统的市场机制设计》.电力系统自动化， 2023, 47(15):1-14.

[5] 康重庆等. 《虚拟电厂博弈行为分析与规制》. 电力系统自动化, 2024,48(2)：1-14.

6] Weiss, J. (2023). VPP Business Models in Europe. Energy Policy.183(5): 1138-1152.

[7] Nelson, T., et al. (2024). Australian Energy Market.Australian Energy Market Commission (AEMC). ER026： 1-89.